利用维关键字驱动的星型数据仓库设计策略

本章节详细探讨了利用维关键字制定的星型模型在数据仓库设计与开发中的应用。首先，数据仓库设计与开发是一个综合过程，主要包括需求分析、概念模型、逻辑模型和物理模型的设计，以及索引技术的选择。在需求分析阶段，关键步骤包括确定主题域，如识别最具价值的商业领域，明确其商业维度和粒度层次，理解决策的商业分区，以及识别不同区域所需的信息和特定商品服务的地域定位。 数据源的确定是至关重要的，这涉及到与决策分析相关的操作型数据，以及现有报表和在线查询所能提供的信息。衡量数据仓库成功的关键在于定义合适的标准和性能指标，如准确性、响应速度和成本效益等，并确保数据仓库能满足预期的决策支持需求。 在考虑数据量和更新频率时，需了解仓库的整体数据规模，决策分析所需的实时性或历史数据范围，以及不同决策分析在不同时间点的需求对比。此外，需求分析还需要考虑数据源的详细信息，如数据类型、存储位置、计算机环境，以及数据抽取和转换的过程，因为源数据需要经过适当的转换才能适应仓库的存储需求。 数据存储部分涉及确定数据仓库所需的存储容量，包括对历史和存档数据的估计，以满足决策分析所需的详细程度。在这个过程中，对数据的存储需求进行详细规划，确保数据仓库能够高效地支持决策制定。 利用维关键字制定的星型模型在数据仓库设计中扮演了核心角色，它通过精细的需求分析和模型设计，帮助组织优化数据处理流程，提高决策效率，同时确保数据质量和性能指标符合业务目标。这个过程需要综合运用各种工具和技术，以实现数据的有效管理和价值挖掘。